基于经验模态分解的神经网络光伏发电预测方法研究

孙祥晟; 陈芳芳; 贾鉴; 陈浩; 胡康飞

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基于经验模态分解的神经网络光伏发电预测方法研究

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光伏发电作为电力生产的重要环节,其发电量预测已被视为电力系统规划和运行的重要组成部分.由于短期光伏发电的随机性、复杂性和易受外界因素干扰的特点,很难做出准确的分析和预测.本文提出了一种基于经验模态分解的神经网络短期光伏发电量预测的方法,利用光伏电站所给的相似日的历史发电数据和天气情况作为输入参数进行训练所建立的模型来预测次日的发电量.该方法适用于光伏发电量预测,能有效减小误差,具有一定的参考价值.

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来源
《电气技术》 |2019年第8期|54-58|共5页
作者
孙祥晟; 陈芳芳; 贾鉴; 陈浩; 胡康飞;
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作者单位

云南民族大学电气信息工程学院;

昆明 650504;

云南民族大学电气信息工程学院;

昆明 650504;

云南民族大学电气信息工程学院;

昆明 650504;

云南民族大学电气信息工程学院;

昆明 650504;

云南民族大学电气信息工程学院;

昆明 650504;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
光伏发电; 相关因素; 经验模态; BP神经网络; 发电量预测;

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